各位看官，上一篇《Spark源码分析之Stage划分》详细讲述了Spark中Stage的划分，下面，我们进入第三个阶段--Stage提交。
Stage提交阶段的主要目的就一个，就是将每个Stage生成一组Task，即TaskSet，其处理流程如下图所示：
与Stage划分阶段一样，我们还是从handleJobSubmitted()方法入手，在Stage划分阶段，包括最好的ResultStage和前面的若干ShuffleMapStage均已生成，那么顺理成章的下一步便是Stage的提交。在handleJobSubmitted()方法的最后两行代码，便是Stage提交的处理。代码如下：
// 提交最后一个stage
submitStage(finalStage)
// 提交其他正在等待的stage
submitWaitingStages()
从代码我们可以看出，Stage提交的逻辑顺序，是由后往前，即先提交最后一个finalStage，即ResultStage，然后再提交其parent stages，但是实际物理顺序是否如此呢？我们首先看下finalStage的提交，方法submitStage()代码如下：
/** Submits stage, but first recursively submits any missing parents. */
// 提交stage，但是首先要递归的提交所有的missing父stage
private def submitStage(stage: Stage) {
// 根据stage获取jobId
val jobId = activeJobForStage(stage)
if (jobId.isDefined) {// 如果jobId已定义
// 记录Debug日志信息：submitStage(stage)
logDebug("submitStage(" + stage + ")")
// 如果在waitingStages、runningStages或
// failedStages任意一个中，不予处理
// 既不在waitingStages中，也不在runningStages中，还不在failedStages中
// 说明未处理过
if (!waitingStages(stage) && !runningStages(stage) && !failedStages(stage)) {
// 调用getMissingParentStages()方法，获取stage还没有提交的parent
val missing = getMissingParentStages(stage).sortBy(_.id)
logDebug("missing: " + missing)
if (missing.isEmpty) {
// 如果missing为空，说明是没有parent的stage或者其parent stages已提交，
// 则调用submitMissingTasks()方法，提交tasks
logInfo("Submitting " + stage + " (" + stage.rdd + "), which has no missing parents")
submitMissingTasks(stage, jobId.get)
} else {
// 否则，说明其parent还没有提交，递归，循环missing，提交每个stage
for (parent <- missing) {
submitStage(parent)
}
// 将该stage加入到waitingStages中
waitingStages += stage
}
}
} else {
// 放弃该Stage
abortStage(stage, "No active job for stage " + stage.id, None)
}
}
代码逻辑比较简单。根据stage获取到jobId，如果jobId未定义，说明该stage不属于明确的Job，则调用abortStage()方法放弃该stage。如果jobId已定义的话，则需要判断该stage属于waitingStages、runningStages、failedStages中任意一个，则该stage忽略，不被处理。顾名思义，waitingStages为等待处理的stages，spark采取由后往前的顺序处理stage提交，即先处理child stage，然后再处理parent
stage，所以位于waitingStages中的stage，由于其child stage尚未处理，所以必须等待，runningStages为正在运行的stages，正在运行意味着已经提交了，所以无需再提交，而最后的failedStages就是失败的stages，既然已经失败了，再提交也还是会失败，徒劳无益啊~
此时，如果stage不位于上述三个数据结构中，则可以继续执行提交流程。接下来该怎么做呢？
首先调用getMissingParentStages()方法，获取stage还没有提交的parent，即missing；如果missing为空，说明该stage要么没有parent stage，要么其parent stages都已被提交，此时该stage就可以被提交，用于提交的方法submitMissingTasks()我们稍后分析。
如果missing不为空，则说明该stage还存在尚未被提交的parent stages，那么，我们就需要遍历missing，循环提交每个stage，并将该stage添加到waitingStages中，等待其parent stages都被提交后再被提交。
我们先看下这个missing是如何获取的。进入getMissingParentStages()方法，代码如下：
private def getMissingParentStages(stage: Stage): List[Stage] = {
// 存储尚未提交的parent stages，用于最后结果的返回
val missing = new HashSet[Stage]
// 已被处理的RDD集合
val visited = new HashSet[RDD[_]]
// We are manually maintaining a stack here to prevent StackOverflowError
// caused by recursively visiting
// 待处理RDD栈，后入先出
val waitingForVisit = new Stack[RDD[_]]
// 定义函数visit
def visit(rdd: RDD[_]) {
// 通过visited判断rdd是否已处理
if (!visited(rdd)) {
// 添加到visited，下次不会再处理
visited += rdd
val rddHasUncachedPartitions = getCacheLocs(rdd).contains(Nil)
if (rddHasUncachedPartitions) {
// 循环rdd的dependencies
for (dep <- rdd.dependencies) {
dep match {
// 宽依赖
case shufDep: ShuffleDependency[_, _, _] =>
// 调用getShuffleMapStage，获取ShuffleMapStage
val mapStage = getShuffleMapStage(shufDep, stage.firstJobId)
if (!mapStage.isAvailable) {
missing += mapStage
}
// 窄依赖，直接将RDD压入waitingForVisit栈
case narrowDep: NarrowDependency[_] =>
waitingForVisit.push(narrowDep.rdd)
}
}
}
}
}
// 将stage的rdd压入到waitingForVisit顶部
waitingForVisit.push(stage.rdd)
// 循环处理waitingForVisit，对弹出的每个rdd调用函数visit
while (waitingForVisit.nonEmpty) {
visit(waitingForVisit.pop())
}
// 返回stage列表
missing.toList
}
有没有些似曾相识的感觉呢？对了，和《Spark源码分析之Stage划分》一文中getParentStages()方法、getAncestorShuffleDependencies()方法结构类似，也是定义了三个数据结构和一个visit()方法。三个数据结构分别是：
1、missing：HashSet[Stage]类型，存储尚未提交的parent stages，用于最后结果的返回；
2、visited：HashSet[RDD[_]]类型，已被处理的RDD集合，位于其中的RDD不会被重复处理；
3、waitingForVisit：Stack[RDD[_]]类型，等待被处理的RDD栈，后入先出。
visit()方法的处理逻辑也比较简单，大致如下：
通过RDD是否在visited中判断RDD是否已处理，若未被处理，添加到visited中，然后循环rdd的dependencies，如果是宽依赖ShuffleDependency，调用getShuffleMapStage()，获取ShuffleMapStage（此次调用则是直接取出已生成的stage，因为划分阶段已将stage全部生成，拿来主义即可），判断该stage的isAvailable标志位，若为false，则说明该stage未被提交过，加入到missing集合，如果是窄依赖NarrowDependency，直接将RDD压入waitingForVisit栈，等待后续处理，因为窄依赖的RDD同属于同一个stage，加入waitingForVisit只是为了后续继续沿着DAG图继续往上处理。
那么，整个missing的获取就一目了然，将final stage即ResultStage的RDD压入到waitingForVisit顶部，循环处理即可得到missing。
至此，各位可能有个疑问，这个ShuffleMapStage的isAvailable为什么能决定该stage是否已被提交呢？卖个关子，后续再分析。
submitStage()方法已分析完毕，go on，我们再回归到handleJobSubmitted()方法，在调用submitStage()方法提交finalStage之后，实际上只是将最原始的parent stage提交，其它child stage均存储在了waitingStages中，那么，接下来，我们就要调用submitWaitingStages()方法提交其中的stage。代码如下：
/**
* Check for waiting or failed stages which are now eligible for resubmission.
* Ordinarily run on every iteration of the event loop.
*/
private def submitWaitingStages() {
// TODO: We might want to run this less often, when we are sure that something has become
// runnable that wasn't before.
logTrace("Checking for newly runnable parent stages")
logTrace("running: " + runningStages)
logTrace("waiting: " + waitingStages)
logTrace("failed: " + failedStages)
// 将waitingStages转换为数组
val waitingStagesCopy = waitingStages.toArray
// 清空waitingStages
waitingStages.clear()
// 循环waitingStagesCopy，挨个调用submitStage()方法进行提交
for (stage <- waitingStagesCopy.sortBy(_.firstJobId)) {
submitStage(stage)
}
}
很简单，既然stages的顺序已经梳理正确，将waitingStages转换为数组waitingStagesCopy，针对每个stage挨个调用submitStage()方法进行提交即可。
还记得我卖的那个关子吗？ShuffleMapStage的isAvailable为什么能决定该stage是否已被提交呢？现在来解开这个谜团。首先，看下ShuffleMapStage的isAvailable是如何定义的，在ShuffleMapStage中，代码如下：
/** * Returns true if the map stage is ready, i.e. all partitions have shuffle outputs. * This should be the same as `outputLocs.contains(Nil)`. * 如果map stage已就绪的话返回true，即所有分区均有shuffle输出。这个将会和outputLocs.contains保持一致。 */ def isAvailable: Boolean = _numAvailableOutputs == numPartitions
它是通过判断_numAvailableOutputs和numPartitions是否相等来确定stage是否已被提交（或者说准备就绪可以提交is ready）的，而numPartitions很好理解，就是stage中的全部分区数目，那么_numAvailableOutputs是什么呢？
private[this] var _numAvailableOutputs: Int = 0 /** * Number of partitions that have shuffle outputs. * When this reaches [[numPartitions]], this map stage is ready. * This should be kept consistent as `outputLocs.filter(!_.isEmpty).size`. * * 拥有shuffle的分区数量。 * 当这个numAvailableOutputs达到numPartitions时，这个map stage也就准备好了。 * 这个应与outputLocs.filter(!_.isEmpty).size保持一致 */ def numAvailableOutputs: Int = _numAvailableOutputs
可以看出，_numAvailableOutputs就是拥有shuffle outputs的分区数量，当这个numAvailableOutputs达到numPartitions时，这个map stage也就准备好了。
那么这个_numAvailableOutputs开始时默认为0，它是在何时被赋值的呢？通篇看完ShuffleMapStage的源码，只有两个方法对_numAvailableOutputs的值做修改，代码如下：
def addOutputLoc(partition: Int, status: MapStatus): Unit = {
val prevList = outputLocs(partition)
outputLocs(partition) = status :: prevList
if (prevList == Nil) {
_numAvailableOutputs += 1
}
}
def removeOutputLoc(partition: Int, bmAddress: BlockManagerId): Unit = {
val prevList = outputLocs(partition)
val newList = prevList.filterNot(_.location == bmAddress)
outputLocs(partition) = newList
if (prevList != Nil && newList == Nil) {
_numAvailableOutputs -= 1
}
}
什么时候调用的这个addOutputLoc()方法呢？答案就在DAGScheduler的newOrUsedShuffleStage()方法中。方法主要逻辑如下：
if (mapOutputTracker.containsShuffle(shuffleDep.shuffleId)) {
// 如果mapOutputTracker中存在
// 根据shuffleId从mapOutputTracker中获取序列化的多个MapOutputStatus对象
val serLocs = mapOutputTracker.getSerializedMapOutputStatuses(shuffleDep.shuffleId)
// 反序列化
val locs = MapOutputTracker.deserializeMapStatuses(serLocs)
// 循环
(0 until locs.length).foreach { i =>
if (locs(i) ne null) {
// locs(i) will be null if missing
// 将
stage.addOutputLoc(i, locs(i))
}
}
} else {
// 如果mapOutputTracker中不存在，注册一个
// Kind of ugly: need to register RDDs with the cache and map output tracker here
// since we can't do it in the RDD constructor because # of partitions is unknown
logInfo("Registering RDD " + rdd.id + " (" + rdd.getCreationSite + ")")
// 注册的内容为
// 1、根据shuffleDep获取的shuffleId；
// 2、rdd中分区的个数
mapOutputTracker.registerShuffle(shuffleDep.shuffleId, rdd.partitions.length)
}
这个方法在stage划分过程中，第一轮被调用，此时mapOutputTracker中并没有注册shuffle相关信息，所以走的是else分支，调用mapOutputTracker的registerShuffle()方法注册shuffle，而在stage提交过程中，第二轮被调用，此时shuffle已在mapOutputTracker中注册，则会根据shuffleId从mapOutputTracker中获取序列化的多个MapOutputStatus对象，反序列化并循环调用stage的addOutputLoc()方法，更新stage的outputLocs，并累加_numAvailableOutputs，至此，关子卖完，再有疑问，后续再慢慢分析吧。
到了这里，就不得不分析下真正提交stage的方法submitMissingTasks()了。莫慌，慢慢看，代码如下：
/** Called when stage's parents are available and we can now do its task. */
private def submitMissingTasks(stage: Stage, jobId: Int) {
logDebug("submitMissingTasks(" + stage + ")")
// Get our pending tasks and remember them in our pendingTasks entry
// 清空stage的pendingPartitions
stage.pendingPartitions.clear()
// First figure out the indexes of partition ids to compute.
// 首先确定该stage需要计算的分区ID索引
val partitionsToCompute: Seq[Int] = stage.findMissingPartitions()
// Create internal accumulators if the stage has no accumulators initialized.
// Reset internal accumulators only if this stage is not partially submitted
// Otherwise, we may override existing accumulator values from some tasks
if (stage.internalAccumulators.isEmpty || stage.numPartitions == partitionsToCompute.size) {
stage.resetInternalAccumulators()
}
// Use the scheduling pool, job group, description, etc. from an ActiveJob associated
// with this Stage
val properties = jobIdToActiveJob(jobId).properties
// 将stage加入到runningStages中
runningStages += stage
// SparkListenerStageSubmitted should be posted before testing whether tasks are
// serializable. If tasks are not serializable, a SparkListenerStageCompleted event
// will be posted, which should always come after a corresponding SparkListenerStageSubmitted
// event.
// 开启一个stage时，需要调用outputCommitCoordinator的stageStart()方法，
stage match {
// 如果为ShuffleMapStage
case s: ShuffleMapStage =>
outputCommitCoordinator.stageStart(stage = s.id, maxPartitionId = s.numPartitions - 1)
// 如果为ResultStage
case s: ResultStage =>
outputCommitCoordinator.stageStart(
stage = s.id, maxPartitionId = s.rdd.partitions.length - 1)
}
// 创建一个Map：taskIdToLocations，存储的是id->Seq[TaskLocation]的映射关系
// 对stage中指定RDD的每个分区获取位置信息，映射成id->Seq[TaskLocation]的关系
val taskIdToLocations: Map[Int, Seq[TaskLocation]] = try {
stage match {
// 如果是ShuffleMapStage
case s: ShuffleMapStage =>
partitionsToCompute.map { id => (id, getPreferredLocs(stage.rdd, id))}.toMap
// 如果是ResultStage
case s: ResultStage =>
val job = s.activeJob.get
partitionsToCompute.map { id =>
val p = s.partitions(id)
(id, getPreferredLocs(stage.rdd, p))
}.toMap
}
} catch {
case NonFatal(e) =>
stage.makeNewStageAttempt(partitionsToCompute.size)
listenerBus.post(SparkListenerStageSubmitted(stage.latestInfo, properties))
abortStage(stage, s"Task creation failed: $e\n${e.getStackTraceString}", Some(e))
runningStages -= stage
return
}
// 标记新的stage attempt
stage.makeNewStageAttempt(partitionsToCompute.size, taskIdToLocations.values.toSeq)
// 发送一个SparkListenerStageSubmitted事件
listenerBus.post(SparkListenerStageSubmitted(stage.latestInfo, properties))
// TODO: Maybe we can keep the taskBinary in Stage to avoid serializing it multiple times.
// Broadcasted binary for the task, used to dispatch tasks to executors. Note that we broadcast
// the serialized copy of the RDD and for each task we will deserialize it, which means each
// task gets a different copy of the RDD. This provides stronger isolation between tasks that
// might modify state of objects referenced in their closures. This is necessary in Hadoop
// where the JobConf/Configuration object is not thread-safe.
// 对stage进行序列化，如果是ShuffleMapStage，序列化rdd和shuffleDep，如果是ResultStage，序列化rdd和func
var taskBinary: Broadcast[Array[Byte]] = null
try {
// For ShuffleMapTask, serialize and broadcast (rdd, shuffleDep).
// 对于ShuffleMapTask，序列化并广播，广播的是rdd和shuffleDep
// For ResultTask, serialize and broadcast (rdd, func).
// 对于ResultTask，序列化并广播，广播的是rdd和func
val taskBinaryBytes: Array[Byte] = stage match {
case stage: ShuffleMapStage =>
// 序列化ShuffleMapStage
closureSerializer.serialize((stage.rdd, stage.shuffleDep): AnyRef).array()
case stage: ResultStage =>
// 序列化ResultStage
closureSerializer.serialize((stage.rdd, stage.func): AnyRef).array()
}
// 通过sc广播序列化的task
taskBinary = sc.broadcast(taskBinaryBytes)
} catch {
// In the case of a failure during serialization, abort the stage.
case e: NotSerializableException =>
abortStage(stage, "Task not serializable: " + e.toString, Some(e))
runningStages -= stage
// Abort execution
return
case NonFatal(e) =>
abortStage(stage, s"Task serialization failed: $e\n${e.getStackTraceString}", Some(e))
runningStages -= stage
return
}
// 针对stage的每个分区构造task，形成tasks:ShuffleMapStage生成ShuffleMapTasks，ResultStage生成ResultTasks
val tasks: Seq[Task[_]] = try {
stage match {
// 如果是ShuffleMapStage
case stage: ShuffleMapStage =>
partitionsToCompute.map { id =>
// 位置信息
val locs = taskIdToLocations(id)
val part = stage.rdd.partitions(id)
// 创建ShuffleMapTask，其中包括位置信息
new ShuffleMapTask(stage.id, stage.latestInfo.attemptId,
taskBinary, part, locs, stage.internalAccumulators)
}
// 如果是ResultStage
case stage: ResultStage =>
val job = stage.activeJob.get
partitionsToCompute.map { id =>
val p: Int = stage.partitions(id)
val part = stage.rdd.partitions(p)
val locs = taskIdToLocations(id)
// 创建ResultTask
new ResultTask(stage.id, stage.latestInfo.attemptId,
taskBinary, part, locs, id, stage.internalAccumulators)
}
}
} catch {
case NonFatal(e) =>
abortStage(stage, s"Task creation failed: $e\n${e.getStackTraceString}", Some(e))
runningStages -= stage
return
}
// 如果存在tasks，则利用taskScheduler.submitTasks()提交task，否则标记stage已完成
if (tasks.size > 0) {
logInfo("Submitting " + tasks.size + " missing tasks from " + stage + " (" + stage.rdd + ")")
// 赋值pendingPartitions
stage.pendingPartitions ++= tasks.map(_.partitionId)
logDebug("New pending partitions: " + stage.pendingPartitions)
// 利用taskScheduler.submitTasks()提交task
taskScheduler.submitTasks(new TaskSet(
tasks.toArray, stage.id, stage.latestInfo.attemptId, jobId, properties))
// 记录提交时间
stage.latestInfo.submissionTime = Some(clock.getTimeMillis())
} else {
// Because we posted SparkListenerStageSubmitted earlier, we should mark
// the stage as completed here in case there are no tasks to run
// 标记stage已完成
markStageAsFinished(stage, None)
val debugString = stage match {
case stage: ShuffleMapStage =>
s"Stage ${stage} is actually done; " +
s"(available: ${stage.isAvailable}," +
s"available outputs: ${stage.numAvailableOutputs}," +
s"partitions: ${stage.numPartitions})"
case stage : ResultStage =>
s"Stage ${stage} is actually done; (partitions: ${stage.numPartitions})"
}
logDebug(debugString)
}
}
submitMissingTasks()方法，最主要的就是针对每个stage生成一组Tasks，即TaskSet，并调用TaskScheduler的submitTasks()方法提交tasks。它主要做了以下几件事情：
1、清空stage的pendingPartitions；
2、首先确定该stage需要计算的分区ID索引，保存至partitionsToCompute；
3、将stage加入到runningStages中，标记stage正在运行，与上面的阐述对应；
4、开启一个stage时，需要调用outputCommitCoordinator的stageStart()方法；
5、创建一个Map：taskIdToLocations，存储的是id->Seq[TaskLocation]的映射关系，并对stage中指定RDD的每个分区获取位置信息，映射成id->Seq[TaskLocation]的关系；
6、标记新的stage attempt，并发送一个SparkListenerStageSubmitted事件；
7、对stage进行序列化并广播，如果是ShuffleMapStage，序列化rdd和shuffleDep，如果是ResultStage，序列化rdd和func；
8、最重要的，针对stage的每个分区构造task，形成tasks:ShuffleMapStage生成ShuffleMapTasks，ResultStage生成ResultTasks；
9、如果存在tasks，则利用taskScheduler.submitTasks()提交task，否则标记stage已完成。
至此，stage提交的主体流程已全部分析完毕，后续的Task调度与执行留待以后分析，而stage提交部分细节或者遗漏之处，特别是task生成时的部分细节，也留待以后再细细琢磨吧~
晚安！